| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·选题背景 | 第7页 |
| ·印刷体藏文识别技术的研究现状 | 第7-9页 |
| ·本文的主要研究内容和创新点 | 第9-10页 |
| ·本文的组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 印刷体藏文识别技术及相关理论概述 | 第11-19页 |
| ·藏文字符特征的研究 | 第11-12页 |
| ·印刷体藏文识别的基本原理 | 第12-13页 |
| ·印刷体藏文识别的三个阶段，及各阶段所涉及的关键技术 | 第13-18页 |
| ·预处理阶段 | 第13-14页 |
| ·识别阶段 | 第14-16页 |
| ·后处理阶段 | 第16-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于信息论的藏文分类识别算法研究 | 第19-33页 |
| ·信息论 | 第19-23页 |
| ·信息论概述 | 第19-20页 |
| ·信息度量在模式识别中应用情况 | 第20-21页 |
| ·信息熵与条件熵 | 第21-22页 |
| ·互信息与条件互信息 | 第22-23页 |
| ·藏文字符特征提取的基本概念 | 第23-24页 |
| ·藏文字符的特征提取与选择算法 | 第24-28页 |
| ·元音特征 | 第25页 |
| ·字丁密度特征 | 第25-26页 |
| ·网格特征 | 第26页 |
| ·建立特征库 | 第26-27页 |
| ·利用信息熵来评价特征库的优劣 | 第27-28页 |
| ·分类识别算法 | 第28-31页 |
| ·分类识别概述 | 第28-29页 |
| ·基于互信息的多级分类器算法 | 第29-30页 |
| ·基于条件互信息的相似度量算法的优点 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第四章 基于新算法的印刷体藏文识别系统设计 | 第33-47页 |
| ·系统结构设计 | 第33-34页 |
| ·系统各模块 | 第34-42页 |
| ·预处理模块 | 第34-38页 |
| ·特征提取模块 | 第38-39页 |
| ·分类识别模块 | 第39页 |
| ·后处理模块 | 第39-42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-46页 |
| ·测试数据集 | 第42-43页 |
| ·测试过程 | 第43-45页 |
| ·测试结果与分析 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-48页 |
| ·总结 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-49页 |